1. 项目概述当看板遇上Markdown一种全新的智能体编排范式最近在折腾Hermes Agent这个开源智能体框架时我发现了一个非常有意思的玩法它彻底改变了我对智能体工作流编排的认知。传统的智能体编排无论是通过YAML配置文件还是通过图形化界面拖拽总感觉要么太“硬核”要么太“抽象”缺乏一种直观且富有创造性的中间状态。直到我深入研究了Hermes Agent的AGENTS.md和TEAMAGENTS.md机制并结合看板Kanban的可视化思路才恍然大悟原来用Markdown写清单再用看板来管理和驱动才是人机协作最舒服的姿态。这个项目的核心我称之为“Kanban Markdown 混合编排”。它不是什么高深的理论而是一种实践方法利用Markdown文件特别是AGENTS.md来静态定义你的智能体团队和能力清单然后通过一个看板工具可以是任何你喜欢的比如Trello、Notion数据库甚至是一个本地文本文件来动态地、可视化地组织任务流触发智能体执行。简单说Markdown是你的“兵工厂”和“剧本”看板是你的“指挥中心”和“战场沙盘”。为什么这种混合模式值得一试首先它极大地降低了认知负担。你不需要在复杂的JSON或代码中定义一切用纯文本的Markdown列出Agent A: 负责数据分析工具包括XXX清晰易懂。其次看板提供了无与伦比的流程透明度和控制感。一个任务卡片从“待办”移动到“进行中”再到“完成”整个过程一目了然你可以随时介入、调整优先级或检查中间结果。最后它极具灵活性。Markdown文件易于版本控制Git看板状态可以随时备份和迁移整个系统既轻量又强大。无论你是想用Hermes Agent搭建一个自动化的内容创作流水线一个智能的客服应答系统还是一个复杂的数据分析助手这种混合编排模式都能让你像导演调度演员一样优雅地指挥你的AI智能体团队。接下来我就带你从零开始拆解这套方法的核心设计、实操步骤以及我踩过的那些坑。2. 核心设计思路为何是Markdown与看板的联姻在深入代码和配置之前我们必须先理解为什么“Markdown 看板”这个组合对于智能体编排来说是一个绝佳的选择。这背后是对两种工具本质特性的巧妙利用以及对智能体工作流管理痛点的精准回应。2.1 Markdown作为“静态定义层”的天然优势Hermes Agent 的核心配置文件AGENTS.md和TEAMAGENTS.md采用 Markdown 格式这绝非偶然。Markdown 首先是一种对人类极度友好的标记语言。相比 JSON、YAML 或 XML它在可读性上具有碾压性优势。当你打开一个AGENTS.md文件你看到的不是层层嵌套的括号而是清晰的标题、列表和代码块就像在阅读一份产品说明书或团队花名册。结构化与非结构化的平衡Markdown 通过简单的语法如#标题、-列表、代码块提供了恰到好处的结构。这种结构足够让 Hermes Agent 的解析器准确地提取出智能体的名称、描述、系统提示词System Prompt、启用的工具列表等关键信息。同时它又保留了足够的自由度允许你在描述中写入丰富的自然语言上下文这是纯结构化配置难以做到的。例如你可以在一个智能体的描述里详细说明它的“性格”、擅长处理的边界情况或者引用一些示例对话这些信息对于塑造智能体的行为至关重要。版本控制与协作的基石因为 Markdown 是纯文本它可以完美地融入 Git 等版本控制系统。这意味着你的智能体团队定义可以被追踪、比较、回滚和协作修改。你可以为不同的项目分支创建不同的AGENTS.md或者通过 Pull Request 来审核对智能体能力的修改。这种“基础设施即代码”的理念为智能体系统的长期维护和团队协作打下了坚实基础。示例一个经典的AGENTS.md片段# 我的智能体团队 ## 内容创作专家 (ContentCreator) - **描述**: 专注于生成高质量、符合SEO规范的博客文章和技术教程。风格严谨且易懂。 - **系统提示词**: 你是一位拥有10年经验的科技专栏作家。擅长将复杂技术概念用生动的比喻和案例解释清楚。严格遵守给定的主题和大纲不随意发挥。 - **工具**: web_search, calculate_token, save_to_file - **模型**: gpt-4-turbo ## 数据分析师 (DataAnalyst) - **描述**: 处理结构化数据进行描述性统计、可视化建议和初步洞察挖掘。 - **系统提示词**: 你是一位细致的数据分析师。任何结论都必须基于提供的数据并注明可能的局限性。优先使用图表进行解释。 - **工具**: python_executor (用于运行pandas/matplotlib代码), query_database - **模型**: claude-3-sonnet这个文件就是你的“静态定义层”。它明确、持久地定义了有哪些“演员”智能体以及每个演员的“人设”和“技能”提示词和工具。2.2 看板作为“动态调度层”的不可替代性定义了演员接下来就需要一个“导演”来安排戏份和调度流程。这就是看板Kanban发挥作用的地方。看板方法源于精益生产其核心是可视化工作流、限制在制品WIP和优化流程。状态可视化的强大力量一个典型的智能体任务看板可能包含以下几列“待处理”、“需求分析由Agent A处理”、“内容撰写由Agent B处理”、“校对审核由Agent C处理”、“已完成”。当一个新任务例如“写一篇关于Hermes Agent混合编排的博客”被创建为卡片并放入“待处理”时整个团队对工作负载一目了然。你可以清楚地看到哪个环节拥堵了哪个智能体空闲从而进行手动或自动的调度干预。上下文与资产的附着看板卡片不仅仅是任务标题。它可以关联丰富的上下文信息任务详情的Markdown描述、相关的输入文件如图片、数据表、上游任务的输出结果、以及智能体执行过程中产生的中间文件或日志链接。这使得每个任务卡片都成为一个自包含的工作单元极大方便了问题追溯和上下文传递。例如在“内容撰写”环节卡片上可以直接附上“需求分析”环节生成的详细大纲Markdown文件。灵活的人工介入点全自动的智能体流水线听起来美好但在实际复杂场景中人工审核和干预是必不可少的。看板为此提供了完美的界面。你可以在“校对审核”列设置一个规则所有移动到这里的卡片都会自动通知人类审核员通过邮件、Slack等。审核员检查后可以直接在卡片评论区写下“需要更多案例”然后将卡片拖回“内容撰写”列智能体就会基于新的评论继续工作。这种人机混合的闭环是纯自动化流程难以实现的。2.3 混合编排的核心工作流理解了这两层混合编排的完整图景就清晰了规划与定义在AGENTS.md和TEAMAGENTS.md中用Markdown定义好你的智能体“军团”。任务创建与排队在看板上以卡片形式创建新的工作任务。卡片包含了所有必要的输入信息和目标。状态触发与执行通过一定的集成方式可以是Hermes Agent的API监听看板变化也可以是一个定时轮询的脚本当卡片被移动到某个特定状态列如“待分析”时触发对应的智能体如“数据分析师”开始工作。结果附着与流转智能体完成任务后将其输出如分析报告作为附件或链接更新到看板卡片上然后将卡片移动到下一个状态列如“待撰写”从而触发下一个智能体。监控与干预你作为“总指挥”在整个看板上监控所有任务的流动随时可以点击任何卡片查看详情、中间结果并进行评论、打回或调整优先级。这种模式将静态的“能力定义”和动态的“过程管理”完美分离又有机结合既保证了定义的清晰和可维护性又赋予了流程极大的灵活性和可控性。3. 实操搭建从零构建你的混合编排系统理论讲完了我们动手搭建一个最简单的可运行系统。我将以搭建一个“自动化技术博客灵感处理流水线”为例演示全流程。这个流水线的目标是自动抓取技术社区热点话题生成博客大纲并撰写初稿。3.1 第一步搭建Hermes Agent与定义智能体首先你需要一个运行起来的Hermes Agent环境。这里假设你已经按照官方文档完成了基础安装和配置大模型API密钥、工具配置等。如果还没安装热词里“hermes agent 安装”、“ubuntu安装hermes agent”都是很好的搜索指引。安装完成后我们进入核心环节编写AGENTS.md。在Hermes Agent的工作目录通常是~/.hermes或项目根目录下创建这个文件。# 博客自动化团队 ## 热点分析员 (TrendAnalyst) - **描述**: 负责从给定的信息源如RSS、关键词中识别出潜在的热门技术话题并进行初步的筛选和归类。 - **系统提示词**: 你是一个敏锐的技术趋势观察者。请分析提供的资讯列表筛选出最具讨论价值、最适合写成深度技术博客的3个话题。对于每个话题请给出1) 话题标题2) 为什么火简要原因3) 目标读者群体4) 可能的核心技术关键词。输出格式请严格使用JSON。 - **工具**: web_search (用于补充信息), fetch_rss_feed (自定义工具需提前配置) - **模型**: gpt-4o-mini ## 大纲架构师 (OutlineArchitect) - **描述**: 根据热点分析员提供的话题创作详细、结构合理的博客文章大纲。 - **系统提示词**: 你是一位经验丰富的技术编辑。请为给定的博客话题创作一个专业大纲。大纲应包含引人入胜的标题、开篇引言、3-5个核心章节每章需有子标题和2-3个要点阐述、结论与总结、以及推荐的延伸阅读方向。请使用Markdown格式输出。 - **工具**: 无 (纯推理) - **模型**: claude-3-haiku ## 初稿撰写者 (DraftWriter) - **描述**: 依据大纲架构师提供的大纲撰写博客文章的完整初稿。 - **系统提示词**: 你是一位文笔流畅、逻辑严谨的技术博主。请根据提供的大纲撰写一篇完整的博客文章初稿。要求语言口语化、技术解释清晰、每章节之间过渡自然、适当使用加粗强调重点。字数在1500字左右。直接输出文章内容。 - **工具**: calculate_token (用于控制篇幅) - **模型**: gpt-4-turbo注意TEAMAGENTS.md文件用于定义智能体团队如何协作例如顺序执行、并行执行、基于条件的路由。在混合编排初期我们可以先不复杂化主要依靠看板的状态流转来驱动协作。因此TEAMAGENTS.md可以暂时简单定义或者留空后续再根据复杂流程进行细化。3.2 第二步选择与配置看板工具看板工具的选择非常灵活取决于你的自动化程度需求和个人偏好。这里提供三个梯度的方案方案一轻量级文本看板极简启动如果你只是想快速验证流程完全可以用一个文本文件来模拟看板。创建一个kanban.md文件# 博客流水线看板 ## TODO - [ ] 任务分析本周AI编程工具趋势 ## 分析中 (TrendAnalyst) - [ ] ... ## 大纲待写 (OutlineArchitect) - [ ] ... ## 撰写中 (DraftWriter) - [ ] ... ## 完成 - [ ] ...然后你需要写一个简单的Python脚本定期读取这个文件解析任务状态并调用Hermes Agent的API来执行任务。这虽然原始但概念最清晰。方案二Notion数据库平衡之选Notion的Database功能非常适合做看板。你可以创建一个Database包含以下属性标题任务名。状态Select属性待处理、分析中、大纲中、撰写中、完成。分配对象Select属性TrendAnalyst, OutlineArchitect, DraftWriter。输入内容Text任务的初始描述或URL。输出内容Text智能体执行后的结果。日志链接URL指向执行日志文件的链接。Notion提供了强大的API可以很方便地被脚本轮询或监听变更。方案三专业项目管理工具如Trello, Jira, Linear这些工具通常有更完善的API、Webhook和自动化规则如Trello的ButlerJira的Automation。你可以配置规则“当卡片被移动到‘分析中’列时自动调用一个Webhook”。这个Webhook指向你部署的一个服务该服务接收卡片信息然后触发对应的Hermes Agent。对于初学者我推荐从方案二Notion开始它在可视化、易用性和自动化潜力之间取得了很好的平衡。接下来我们以Notion为例进行配置。3.3 第三步实现桥接脚本看板状态到智能体的触发器这是混合编排的“魔法”发生地。我们需要一个常驻的“守护进程”或定时任务比如每分钟运行一次的Cron Job它的职责是查询看板Notion Database中状态为特定值如“分析中”且“分配对象”为某个智能体的所有卡片。对于每张这样的卡片提取“输入内容”。调用Hermes Agent的API指定对应的智能体如TrendAnalyst和输入内容让其执行任务。获取执行结果更新回卡片的“输出内容”字段并将卡片状态推进到下一阶段如“大纲中”分配对象也更改为下一个智能体如OutlineArchitect。这里是一个极度简化的Python脚本示例使用notion-client和 Hermes Agent的假设APIHermes Agent通常提供HTTP服务或Python SDKimport os import time from notion_client import Client import requests # 假设通过HTTP调用Hermes # 配置 NOTION_TOKEN os.getenv(NOTION_TOKEN) DATABASE_ID os.getenv(NOTION_DATABASE_ID) HERMES_API_URL http://localhost:3000/api/run_agent # Hermes Agent API地址 notion Client(authNOTION_TOKEN) def poll_and_process(): # 1. 查询状态为“分析中”且分配为“TrendAnalyst”的卡片 query { filter: { and: [ {property: 状态, select: {equals: 分析中}}, {property: 分配对象, select: {equals: TrendAnalyst}} ] } } results notion.databases.query(database_idDATABASE_ID, **query).get(results) for page in results: page_id page[id] # 2. 获取输入内容 input_content page[properties][输入内容][rich_text][0][plain_text] # 3. 调用Hermes Agent payload { agent_name: TrendAnalyst, input: f请分析以下话题{input_content} } response requests.post(HERMES_API_URL, jsonpayload) if response.status_code 200: result response.json()[result] # 4. 更新Notion卡片 notion.pages.update( page_idpage_id, properties{ 状态: {select: {name: 大纲中}}, 分配对象: {select: {name: OutlineArchitect}}, 输出内容: {rich_text: [{text: {content: result}}]} } ) print(f已处理卡片: {page_id}) else: print(f处理卡片 {page_id} 失败: {response.text}) if __name__ __main__: while True: poll_and_process() time.sleep(60) # 每分钟检查一次这个脚本是一个最基础的轮询示例。在实际生产中你需要处理错误、添加日志、考虑并发并且最好使用看板工具提供的Webhook来替代低效的轮询。3.4 第四步串联完整工作流现在让我们手动触发一次完整流程看看它如何运转创建任务你在Notion看板中新建一张卡片标题为“解读AI智能体编排新范式”在“输入内容”里粘贴一段Hacker News上关于工作流自动化的讨论链接将状态设为“分析中”分配对象设为“TrendAnalyst”。自动触发桥接脚本每分钟运行发现了这张卡片。它调用Hermes Agent运行TrendAnalyst智能体。该智能体使用web_search工具如果配置了fetch_rss_feed也会用分析你给的链接并输出一个包含3个潜在话题的JSON。状态推进脚本将JSON结果写回卡片的“输出内容”并将卡片状态更新为“大纲中”分配对象改为OutlineArchitect。第二轮触发一分钟后脚本发现状态为“大纲中”且分配给OutlineArchitect的卡片。它读取上一步的JSON输出作为输入调用OutlineArchitect智能体生成博客大纲Markdown格式。第三轮触发脚本更新卡片状态为“撰写中”分配给DraftWriter并传递大纲。DraftWriter开始撰写1500字的初稿。完成当初稿被写回卡片脚本将状态更新为“完成”。此时一张卡片走完了全流程你得到了一篇由三个智能体接力完成的博客初稿。整个过程你只需要在开始时创建一张卡片剩下的都由系统自动推进。你可以同时在看板上管理数十个这样的任务清晰看到每个任务卡在了哪个环节。4. 高级技巧与避坑指南让混合编排更稳健高效搭建起来只是第一步要让这套系统真正可靠、高效地运行还需要很多细节上的打磨。下面分享一些我在实践中积累的关键技巧和常见问题的解决方案。4.1 智能体定义的最佳实践提示词工程是核心AGENTS.md中的系统提示词System Prompt直接决定了智能体的行为边界和质量。务必明确、具体。赋予明确的角色和目标如“你是一位专注于可读性的技术文档工程师”而不是“你是一个AI助手”。规定输出格式如“请以JSON格式输出包含title,summary,keywords三个字段”。这能极大简化下游智能体或脚本对结果的解析。设定约束和禁忌如“不讨论政治相关话题”、“不生成超过500字的段落”。提供少量示例在提示词中加入一两个输入输出的例子Few-shot Learning能显著提升智能体表现的一致性。工具配置要精细在Hermes Agent中为智能体配置工具时要仔细设置工具的参数和权限。例如web_search工具可能需要设置搜索域、结果数量限制python_executor工具必须严格限制可导入的模块和代码执行时间以防安全风险。不要给智能体不必要的工具权限。4.2 看板设计与自动化规则列设计反映真实流程你的看板列应该精确对应智能体协作的环节。避免设置过多的“进行中”列导致混乱。典型的列可以是Backlog-需求澄清-分析-创作-审核-发布。每个列对应一个或一组智能体。利用自动化规则减少脚本复杂度像Notion、Trello都提供了内置的自动化功能。你可以用它们来完成一些简单的状态推进从而减轻桥接脚本的负担。例如在Trello中可以设置规则“当卡片被添加到‘分析’列时自动添加标签TrendAnalyst”。这样你的脚本只需要查询带有特定标签的卡片即可逻辑更清晰。为卡片附加完整上下文养成习惯将每个环节的输入和输出都以附件或链接形式更新到卡片。例如OutlineArchitect生成的大纲可以作为一个Markdown文件上传到卡片。这样当流程在审核环节被打回时DraftWriter能直接拿到最新的大纲文件而不是一个可能过时的文本字段。4.3 桥接脚本的健壮性建设错误处理与重试机制网络调用、API限流、智能体执行超时都是家常便饭。你的脚本必须包含完善的错误处理try-except并对可重试的错误如网络超时设置指数退避的重试逻辑。失败的卡片应该被移动到“失败”列并记录详细的错误日志。幂等性设计确保你的脚本多次处理同一张卡片不会产生副作用或重复结果。例如在调用Hermes Agent前可以先检查卡片的“输出内容”是否已存在如果存在则跳过。或者在处理卡片时先将其状态临时改为“处理中”处理完成后再更新为下一个状态。日志与监控为脚本添加详细的日志记录记录每张卡片的处理开始时间、结束时间、使用的智能体、输入输出摘要等。这些日志对于调试和优化流程至关重要。可以考虑将日志发送到集中式的日志服务如Loki, ELK。性能考虑如果你的看板卡片很多轮询所有卡片效率低下。务必利用看板API的过滤和分页功能只查询状态发生变化的卡片例如通过查询最近更新时间。优先使用Webhook当卡片变化时主动推送通知来替代轮询。4.4 常见问题排查实录问题1智能体执行后卡片状态没有更新。排查思路检查脚本日志首先看桥接脚本是否正常运行有无报错信息。检查API调用确认脚本调用Hermes Agent的API是否成功返回了什么HTTP状态码和消息。可能是Hermes服务未启动或API路径错误。检查权限确认脚本使用的Notion API Token或Hermes API密钥是否有足够的权限进行读写操作。检查字段名Notion Database的属性名称是大小写敏感的且是内部ID。确保脚本中更新的属性名与Database中的完全匹配。最好通过Notion API先获取一次Database的schema来确认。问题2下游智能体拿到上游的输出后解析出错或理解有偏差。排查思路标准化输出格式这是最常见的原因。强制要求上游智能体以指定格式如JSON、特定分隔符的文本输出并在下游智能体的提示词中明确说明输入格式。例如“你将收到一个JSON其中包含topic和key_points字段请基于此撰写...”。添加数据清洗步骤在桥接脚本中可以在调用下游智能体前对上游的输出进行简单的清洗和格式化比如去除多余的空行、修复明显的JSON格式错误等。审查提示词检查下游智能体的提示词是否清晰说明了如何利用上游的输入。可能需要加入示例。问题3流程在某个环节频繁卡住或超时。排查思路分析智能体性能单独测试该环节的智能体使用典型输入看其执行时间和成功率。可能是提示词过于复杂或调用的工具如网络搜索不稳定。检查资源限制Hermes Agent或大模型API是否有并发数、速率限制RPM/TPM桥接脚本是否在短时间内触发了太多任务引入超时与排队在脚本中为每个API调用设置合理的超时时间如120秒。如果任务量大需要实现一个简单的内存队列或使用外部队列如Redis避免同时触发过多任务。问题4如何调试复杂的多智能体交互逻辑建议在开发阶段为看板创建一个“沙盒”列或单独的测试Database。在这里手动创建卡片并通过修改脚本让处理结果输出到控制台或本地文件而不是更新回看板。这样可以一步步跟踪每个智能体的输入和输出精准定位问题所在。混合编排的魅力在于它将控制权交还给了人类。你不再是写死流程的码农而是通过拖拽卡片来动态调整工作流的指挥官。这种灵活性在处理不确定性强、需要频繁调整的创意类或探索类任务时优势尤为明显。当然它也对你的系统设计能力提出了更高要求如何设计稳健的桥接脚本、如何定义清晰的智能体边界、如何规划合理的看板状态都需要在实践中不断迭代。但一旦跑通你会发现管理一群AI智能体也可以像管理一个项目团队一样直观而高效。 1. 项目概述当看板遇上Markdown一种全新的智能体编排范式最近在折腾Hermes Agent这个开源智能体框架时我发现了一个非常有意思的玩法它彻底改变了我对智能体工作流编排的认知。传统的智能体编排无论是通过YAML配置文件还是通过图形化界面拖拽总感觉要么太“硬核”要么太“抽象”缺乏一种直观且富有创造性的中间状态。直到我深入研究了Hermes Agent的AGENTS.md和TEAMAGENTS.md机制并结合看板Kanban的可视化思路才恍然大悟原来用Markdown写清单再用看板来管理和驱动才是人机协作最舒服的姿态。这个项目的核心我称之为“Kanban Markdown 混合编排”。它不是什么高深的理论而是一种实践方法利用Markdown文件特别是AGENTS.md来静态定义你的智能体团队和能力清单然后通过一个看板工具可以是任何你喜欢的比如Trello、Notion数据库甚至是一个本地文本文件来动态地、可视化地组织任务流触发智能体执行。简单说Markdown是你的“兵工厂”和“剧本”看板是你的“指挥中心”和“战场沙盘”。为什么这种混合模式值得一试首先它极大地降低了认知负担。你不需要在复杂的JSON或代码中定义一切用纯文本的Markdown列出Agent A: 负责数据分析工具包括XXX清晰易懂。其次看板提供了无与伦比的流程透明度和控制感。一个任务卡片从“待办”移动到“进行中”再到“完成”整个过程一目了然你可以随时介入、调整优先级或检查中间结果。最后它极具灵活性。Markdown文件易于版本控制Git看板状态可以随时备份和迁移整个系统既轻量又强大。无论你是想用Hermes Agent搭建一个自动化的内容创作流水线一个智能的客服应答系统还是一个复杂的数据分析助手这种混合编排模式都能让你像导演调度演员一样优雅地指挥你的AI智能体团队。接下来我就带你从零开始拆解这套方法的核心设计、实操步骤以及我踩过的那些坑。2. 核心设计思路为何是Markdown与看板的联姻在深入代码和配置之前我们必须先理解为什么“Markdown 看板”这个组合对于智能体编排来说是一个绝佳的选择。这背后是对两种工具本质特性的巧妙利用以及对智能体工作流管理痛点的精准回应。2.1 Markdown作为“静态定义层”的天然优势Hermes Agent 的核心配置文件AGENTS.md和TEAMAGENTS.md采用 Markdown 格式这绝非偶然。Markdown 首先是一种对人类极度友好的标记语言。相比 JSON、YAML 或 XML它在可读性上具有碾压性优势。当你打开一个AGENTS.md文件你看到的不是层层嵌套的括号而是清晰的标题、列表和代码块就像在阅读一份产品说明书或团队花名册。结构化与非结构化的平衡Markdown 通过简单的语法如#标题、-列表、代码块提供了恰到好处的结构。这种结构足够让 Hermes Agent 的解析器准确地提取出智能体的名称、描述、系统提示词System Prompt、启用的工具列表等关键信息。同时它又保留了足够的自由度允许你在描述中写入丰富的自然语言上下文这是纯结构化配置难以做到的。例如你可以在一个智能体的描述里详细说明它的“性格”、擅长处理的边界情况或者引用一些示例对话这些信息对于塑造智能体的行为至关重要。版本控制与协作的基石因为 Markdown 是纯文本它可以完美地融入 Git 等版本控制系统。这意味着你的智能体团队定义可以被追踪、比较、回滚和协作修改。你可以为不同的项目分支创建不同的AGENTS.md或者通过 Pull Request 来审核对智能体能力的修改。这种“基础设施即代码”的理念为智能体系统的长期维护和团队协作打下了坚实基础。示例一个经典的AGENTS.md片段# 我的智能体团队 ## 内容创作专家 (ContentCreator) - **描述**: 专注于生成高质量、符合SEO规范的博客文章和技术教程。风格严谨且易懂。 - **系统提示词**: 你是一位拥有10年经验的科技专栏作家。擅长将复杂技术概念用生动的比喻和案例解释清楚。严格遵守给定的主题和大纲不随意发挥。 - **工具**: web_search, calculate_token, save_to_file - **模型**: gpt-4-turbo ## 数据分析师 (DataAnalyst) - **描述**: 处理结构化数据进行描述性统计、可视化建议和初步洞察挖掘。 - **系统提示词**: 你是一位细致的数据分析师。任何结论都必须基于提供的数据并注明可能的局限性。优先使用图表进行解释。 - **工具**: python_executor (用于运行pandas/matplotlib代码), query_database - **模型**: claude-3-sonnet这个文件就是你的“静态定义层”。它明确、持久地定义了有哪些“演员”智能体以及每个演员的“人设”和“技能”提示词和工具。2.2 看板作为“动态调度层”的不可替代性定义了演员接下来就需要一个“导演”来安排戏份和调度流程。这就是看板Kanban发挥作用的地方。看板方法源于精益生产其核心是可视化工作流、限制在制品WIP和优化流程。状态可视化的强大力量一个典型的智能体任务看板可能包含以下几列“待处理”、“需求分析由Agent A处理”、“内容撰写由Agent B处理”、“校对审核由Agent C处理”、“已完成”。当一个新任务例如“写一篇关于Hermes Agent混合编排的博客”被创建为卡片并放入“待处理”时整个团队对工作负载一目了然。你可以清楚地看到哪个环节拥堵了哪个智能体空闲从而进行手动或自动的调度干预。上下文与资产的附着看板卡片不仅仅是任务标题。它可以关联丰富的上下文信息任务详情的Markdown描述、相关的输入文件如图片、数据表、上游任务的输出结果、以及智能体执行过程中产生的中间文件或日志链接。这使得每个任务卡片都成为一个自包含的工作单元极大方便了问题追溯和上下文传递。例如在“内容撰写”环节卡片上可以直接附上“需求分析”环节生成的详细大纲Markdown文件。灵活的人工介入点全自动的智能体流水线听起来美好但在实际复杂场景中人工审核和干预是必不可少的。看板为此提供了完美的界面。你可以在“校对审核”列设置一个规则所有移动到这里的卡片都会自动通知人类审核员通过邮件、Slack等。审核员检查后可以直接在卡片评论区写下“需要更多案例”然后将卡片拖回“内容撰写”列智能体就会基于新的评论继续工作。这种人机混合的闭环是纯自动化流程难以实现的。2.3 混合编排的核心工作流理解了这两层混合编排的完整图景就清晰了规划与定义在AGENTS.md和TEAMAGENTS.md中用Markdown定义好你的智能体“军团”。任务创建与排队在看板上以卡片形式创建新的工作任务。卡片包含了所有必要的输入信息和目标。状态触发与执行通过一定的集成方式可以是Hermes Agent的API监听看板变化也可以是一个定时轮询的脚本当卡片被移动到某个特定状态列如“待分析”时触发对应的智能体如“数据分析师”开始工作。结果附着与流转智能体完成任务后将其输出如分析报告作为附件或链接更新到看板卡片上然后将卡片移动到下一个状态列如“待撰写”从而触发下一个智能体。监控与干预你作为“总指挥”在整个看板上监控所有任务的流动随时可以点击任何卡片查看详情、中间结果并进行评论、打回或调整优先级。这种模式将静态的“能力定义”和动态的“过程管理”完美分离又有机结合既保证了定义的清晰和可维护性又赋予了流程极大的灵活性和可控性。3. 实操搭建从零构建你的混合编排系统理论讲完了我们动手搭建一个最简单的可运行系统。我将以搭建一个“自动化技术博客灵感处理流水线”为例演示全流程。这个流水线的目标是自动抓取技术社区热点话题生成博客大纲并撰写初稿。3.1 第一步搭建Hermes Agent与定义智能体首先你需要一个运行起来的Hermes Agent环境。这里假设你已经按照官方文档完成了基础安装和配置大模型API密钥、工具配置等。如果还没安装热词里“hermes agent 安装”、“ubuntu安装hermes agent”都是很好的搜索指引。安装完成后我们进入核心环节编写AGENTS.md。在Hermes Agent的工作目录通常是~/.hermes或项目根目录下创建这个文件。# 博客自动化团队 ## 热点分析员 (TrendAnalyst) - **描述**: 负责从给定的信息源如RSS、关键词中识别出潜在的热门技术话题并进行初步的筛选和归类。 - **系统提示词**: 你是一个敏锐的技术趋势观察者。请分析提供的资讯列表筛选出最具讨论价值、最适合写成深度技术博客的3个话题。对于每个话题请给出1) 话题标题2) 为什么火简要原因3) 目标读者群体4) 可能的核心技术关键词。输出格式请严格使用JSON。 - **工具**: web_search (用于补充信息), fetch_rss_feed (自定义工具需提前配置) - **模型**: gpt-4o-mini ## 大纲架构师 (OutlineArchitect) - **描述**: 根据热点分析员提供的话题创作详细、结构合理的博客文章大纲。 - **系统提示词**: 你是一位经验丰富的技术编辑。请为给定的博客话题创作一个专业大纲。大纲应包含引人入胜的标题、开篇引言、3-5个核心章节每章需有子标题和2-3个要点阐述、结论与总结、以及推荐的延伸阅读方向。请使用Markdown格式输出。 - **工具**: 无 (纯推理) - **模型**: claude-3-haiku ## 初稿撰写者 (DraftWriter) - **描述**: 依据大纲架构师提供的大纲撰写博客文章的完整初稿。 - **系统提示词**: 你是一位文笔流畅、逻辑严谨的技术博主。请根据提供的大纲撰写一篇完整的博客文章初稿。要求语言口语化、技术解释清晰、每章节之间过渡自然、适当使用加粗强调重点。字数在1500字左右。直接输出文章内容。 - **工具**: calculate_token (用于控制篇幅) - **模型**: gpt-4-turbo注意TEAMAGENTS.md文件用于定义智能体团队如何协作例如顺序执行、并行执行、基于条件的路由。在混合编排初期我们可以先不复杂化主要依靠看板的状态流转来驱动协作。因此TEAMAGENTS.md可以暂时简单定义或者留空后续再根据复杂流程进行细化。3.2 第二步选择与配置看板工具看板工具的选择非常灵活取决于你的自动化程度需求和个人偏好。这里提供三个梯度的方案方案一轻量级文本看板极简启动如果你只是想快速验证流程完全可以用一个文本文件来模拟看板。创建一个kanban.md文件# 博客流水线看板 ## TODO - [ ] 任务分析本周AI编程工具趋势 ## 分析中 (TrendAnalyst) - [ ] ... ## 大纲待写 (OutlineArchitect) - [ ] ... ## 撰写中 (DraftWriter) - [ ] ... ## 完成 - [ ] ...然后你需要写一个简单的Python脚本定期读取这个文件解析任务状态并调用Hermes Agent的API来执行任务。这虽然原始但概念最清晰。方案二Notion数据库平衡之选Notion的Database功能非常适合做看板。你可以创建一个Database包含以下属性标题任务名。状态Select属性待处理、分析中、大纲中、撰写中、完成。分配对象Select属性TrendAnalyst, OutlineArchitect, DraftWriter。输入内容Text任务的初始描述或URL。输出内容Text智能体执行后的结果。日志链接URL指向执行日志文件的链接。Notion提供了强大的API可以很方便地被脚本轮询或监听变更。方案三专业项目管理工具如Trello, Jira, Linear这些工具通常有更完善的API、Webhook和自动化规则如Trello的ButlerJira的Automation。你可以配置规则“当卡片被移动到‘分析中’列时自动调用一个Webhook”。这个Webhook指向你部署的一个服务该服务接收卡片信息然后触发对应的Hermes Agent。对于初学者我推荐从方案二Notion开始它在可视化、易用性和自动化潜力之间取得了很好的平衡。接下来我们以Notion为例进行配置。3.3 第三步实现桥接脚本看板状态到智能体的触发器这是混合编排的“魔法”发生地。我们需要一个常驻的“守护进程”或定时任务比如每分钟运行一次的Cron Job它的职责是查询看板Notion Database中状态为特定值如“分析中”且“分配对象”为某个智能体的所有卡片。对于每张这样的卡片提取“输入内容”。调用Hermes Agent的API指定对应的智能体如TrendAnalyst和输入内容让其执行任务。获取执行结果更新回卡片的“输出内容”字段并将卡片状态推进到下一阶段如“大纲中”分配对象也更改为下一个智能体如OutlineArchitect。这里是一个极度简化的Python脚本示例使用notion-client和 Hermes Agent的假设APIHermes Agent通常提供HTTP服务或Python SDKimport os import time from notion_client import Client import requests # 假设通过HTTP调用Hermes # 配置 NOTION_TOKEN os.getenv(NOTION_TOKEN) DATABASE_ID os.getenv(NOTION_DATABASE_ID) HERMES_API_URL http://localhost:3000/api/run_agent # Hermes Agent API地址 notion Client(authNOTION_TOKEN) def poll_and_process(): # 1. 查询状态为“分析中”且分配为“TrendAnalyst”的卡片 query { filter: { and: [ {property: 状态, select: {equals: 分析中}}, {property: 分配对象, select: {equals: TrendAnalyst}} ] } } results notion.databases.query(database_idDATABASE_ID, **query).get(results) for page in results: page_id page[id] # 2. 获取输入内容 input_content page[properties][输入内容][rich_text][0][plain_text] # 3. 调用Hermes Agent payload { agent_name: TrendAnalyst, input: f请分析以下话题{input_content} } response requests.post(HERMES_API_URL, jsonpayload) if response.status_code 200: result response.json()[result] # 4. 更新Notion卡片 notion.pages.update( page_idpage_id, properties{ 状态: {select: {name: 大纲中}}, 分配对象: {select: {name: OutlineArchitect}}, 输出内容: {rich_text: [{text: {content: result}}]} } ) print(f已处理卡片: {page_id}) else: print(f处理卡片 {page_id} 失败: {response.text}) if __name__ __main__: while True: poll_and_process() time.sleep(60) # 每分钟检查一次这个脚本是一个最基础的轮询示例。在实际生产中你需要处理错误、添加日志、考虑并发并且最好使用看板工具提供的Webhook来替代低效的轮询。3.4 第四步串联完整工作流现在让我们手动触发一次完整流程看看它如何运转创建任务你在Notion看板中新建一张卡片标题为“解读AI智能体编排新范式”在“输入内容”里粘贴一段Hacker News上关于工作流自动化的讨论链接将状态设为“分析中”分配对象设为“TrendAnalyst”。自动触发桥接脚本每分钟运行发现了这张卡片。它调用Hermes Agent运行TrendAnalyst智能体。该智能体使用web_search工具如果配置了fetch_rss_feed也会用分析你给的链接并输出一个包含3个潜在话题的JSON。状态推进脚本将JSON结果写回卡片的“输出内容”并将卡片状态更新为“大纲中”分配对象改为OutlineArchitect。第二轮触发一分钟后脚本发现状态为“大纲中”且分配给OutlineArchitect的卡片。它读取上一步的JSON输出作为输入调用OutlineArchitect智能体生成博客大纲Markdown格式。第三轮触发脚本更新卡片状态为“撰写中”分配给DraftWriter并传递大纲。DraftWriter开始撰写1500字的初稿。完成当初稿被写回卡片脚本将状态更新为“完成”。此时一张卡片走完了全流程你得到了一篇由三个智能体接力完成的博客初稿。整个过程你只需要在开始时创建一张卡片剩下的都由系统自动推进。你可以同时在看板上管理数十个这样的任务清晰看到每个任务卡在了哪个环节。4. 高级技巧与避坑指南让混合编排更稳健高效搭建起来只是第一步要让这套系统真正可靠、高效地运行还需要很多细节上的打磨。下面分享一些我在实践中积累的关键技巧和常见问题的解决方案。4.1 智能体定义的最佳实践提示词工程是核心AGENTS.md中的系统提示词System Prompt直接决定了智能体的行为边界和质量。务必明确、具体。赋予明确的角色和目标如“你是一位专注于可读性的技术文档工程师”而不是“你是一个AI助手”。规定输出格式如“请以JSON格式输出包含title,summary,keywords三个字段”。这能极大简化下游智能体或脚本对结果的解析。设定约束和禁忌如“不讨论政治相关话题”、“不生成超过500字的段落”。提供少量示例在提示词中加入一两个输入输出的例子Few-shot Learning能显著提升智能体表现的一致性。工具配置要精细在Hermes Agent中为智能体配置工具时要仔细设置工具的参数和权限。例如web_search工具可能需要设置搜索域、结果数量限制python_executor工具必须严格限制可导入的模块和代码执行时间以防安全风险。不要给智能体不必要的工具权限。4.2 看板设计与自动化规则列设计反映真实流程你的看板列应该精确对应智能体协作的环节。避免设置过多的“进行中”列导致混乱。典型的列可以是Backlog-需求澄清-分析-创作-审核-发布。每个列对应一个或一组智能体。利用自动化规则减少脚本复杂度像Notion、Trello都提供了内置的自动化功能。你可以用它们来完成一些简单的状态推进从而减轻桥接脚本的负担。例如在Trello中可以设置规则“当卡片被添加到‘分析’列时自动添加标签TrendAnalyst”。这样你的脚本只需要查询带有特定标签的卡片即可逻辑更清晰。为卡片附加完整上下文养成习惯将每个环节的输入和输出都以附件或链接形式更新到卡片。例如OutlineArchitect生成的大纲可以作为一个Markdown文件上传到卡片。这样当流程在审核环节被打回时DraftWriter能直接拿到最新的大纲文件而不是一个可能过时的文本字段。4.3 桥接脚本的健壮性建设错误处理与重试机制网络调用、API限流、智能体执行超时都是家常便饭。你的脚本必须包含完善的错误处理try-except并对可重试的错误如网络超时设置指数退避的重试逻辑。失败的卡片应该被移动到“失败”列并记录详细的错误日志。幂等性设计确保你的脚本多次处理同一张卡片不会产生副作用或重复结果。例如在调用Hermes Agent前可以先检查卡片的“输出内容”是否已存在如果存在则跳过。或者在处理卡片时先将其状态临时改为“处理中”处理完成后再更新为下一个状态。日志与监控为脚本添加详细的日志记录记录每张卡片的处理开始时间、结束时间、使用的智能体、输入输出摘要等。这些日志对于调试和优化流程至关重要。可以考虑将日志发送到集中式的日志服务如Loki, ELK。性能考虑如果你的看板卡片很多轮询所有卡片效率低下。务必利用看板API的过滤和分页功能只查询状态发生变化的卡片例如通过查询最近更新时间。优先使用Webhook当卡片变化时主动推送通知来替代轮询。4.4 常见问题排查实录问题1智能体执行后卡片状态没有更新。排查思路检查脚本日志首先看桥接脚本是否正常运行有无报错信息。检查API调用确认脚本调用Hermes Agent的API是否成功返回了什么HTTP状态码和消息。可能是Hermes服务未启动或API路径错误。检查权限确认脚本使用的Notion API Token或Hermes API密钥是否有足够的权限进行读写操作。检查字段名Notion Database的属性名称是大小写敏感的且是内部ID。确保脚本中更新的属性名与Database中的完全匹配。最好通过Notion API先获取一次Database的schema来确认。问题2下游智能体拿到上游的输出后解析出错或理解有偏差。排查思路标准化输出格式这是最常见的原因。强制要求上游智能体以指定格式如JSON、特定分隔符的文本输出并在下游智能体的提示词中明确说明输入格式。例如“你将收到一个JSON其中包含topic和key_points字段请基于此撰写...”。添加数据清洗步骤在桥接脚本中可以在调用下游智能体前对上游的输出进行简单的清洗和格式化比如去除多余的空行、修复明显的JSON格式错误等。审查提示词检查下游智能体的提示词是否清晰说明了如何利用上游的输入。可能需要加入示例。问题3流程在某个环节频繁卡住或超时。排查思路分析智能体性能单独测试该环节的智能体使用典型输入看其执行时间和成功率。可能是提示词过于复杂或调用的工具如网络搜索不稳定。检查资源限制Hermes Agent或大模型API是否有并发数、速率限制RPM/TPM桥接脚本是否在短时间内触发了太多任务引入超时与排队在脚本中为每个API调用设置合理的超时时间如120秒。如果任务量大需要实现一个简单的内存队列或使用外部队列如Redis避免同时触发过多任务。问题4如何调试复杂的多智能体交互逻辑建议在开发阶段为看板创建一个“沙盒”列或单独的测试Database。在这里手动创建卡片并通过修改脚本让处理结果输出到控制台或本地文件而不是更新回看板。这样可以一步步跟踪每个智能体的输入和输出精准定位问题所在。混合编排的魅力在于它将控制权交还给了人类。你不再是写死流程的码农而是通过拖拽卡片来动态调整工作流的指挥官。这种灵活性在处理不确定性强、需要频繁调整的创意类或探索类任务时优势尤为明显。当然它也对你的系统设计能力提出了更高要求如何设计稳健的桥接脚本、如何定义清晰的智能体边界、如何规划合理的看板状态都需要在实践中不断迭代。但一旦跑通你会发现管理一群AI智能体也可以像管理一个项目团队一样直观而高效。 
